論文の概要: Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00192v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 23:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 15:36:23.741826
- Title: Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing
- Title（参考訳）: 自律生産のための大規模マルチロボット組立計画
- Authors: Kyle Brown, Dylan M. Asmar, Mac Schwager, and Mykel J. Kochenderfer
- Abstract要約: モバイル自律ロボットは、製造プロセスに革命をもたらす可能性がある。
製造に大規模なロボット群を採用するには、共有ワークスペースにおける衝突のない移動を含む課題に対処する必要がある。
本稿では,これらの課題に対処し,数千個の部品からなる複雑な集合体の構築計画を数分で合成できる大規模マルチロボット組立計画のための完全なアルゴリズムスタックを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.270764017583346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mobile autonomous robots have the potential to revolutionize manufacturing
processes. However, employing large robot fleets in manufacturing requires
addressing challenges including collision-free movement in a shared workspace,
effective multi-robot collaboration to manipulate and transport large payloads,
complex task allocation due to coupled manufacturing processes, and spatial
planning for parallel assembly and transportation of nested subassemblies. We
propose a full algorithmic stack for large-scale multi-robot assembly planning
that addresses these challenges and can synthesize construction plans for
complex assemblies with thousands of parts in a matter of minutes. Our approach
takes in a CAD-like product specification and automatically plans a full-stack
assembly procedure for a group of robots to manufacture the product. We propose
an algorithmic stack that comprises: (i) an iterative radial layout
optimization procedure to define a global staging layout for the manufacturing
facility, (ii) a graph-repair mixed-integer program formulation and a modified
greedy task allocation algorithm to optimally allocate robots and robot
sub-teams to assembly and transport tasks, (iii) a geometric heuristic and a
hill-climbing algorithm to plan collaborative carrying configurations of robot
sub-teams, and (iv) a distributed control policy that enables robots to execute
the assembly motion plan collision-free. We also present an open-source
multi-robot manufacturing simulator implemented in Julia as a resource to the
research community, to test our algorithms and to facilitate multi-robot
manufacturing research more broadly. Our empirical results demonstrate the
scalability and effectiveness of our approach by generating plans to
manufacture a LEGO model of a Saturn V launch vehicle with 1845 parts, 306
subassemblies, and 250 robots in under three minutes on a standard laptop
computer.
- Abstract（参考訳）: モバイル自律ロボットは製造プロセスに革命をもたらす可能性がある。
しかし、大きなロボット群を製造に採用するには、共有作業空間における衝突のない移動、大きなペイロードを操作し輸送するための効果的なマルチロボット協調、複合製造プロセスによる複雑なタスク割り当て、ネストしたサブアセンブリの並列組み立てと輸送のための空間計画といった課題に対処する必要がある。
我々は,このような課題に対処し,数千の部品からなる複雑な集合体の構築計画を数分で合成可能な,大規模マルチロボット組立計画のための完全なアルゴリズムスタックを提案する。
本手法はCADライクな製品仕様を取り入れ,ロボット群が製品を製造するためのフルスタックの組み立て手順を自動で計画する。
本稿では,以下のアルゴリズムスタックを提案する。
(i)製造設備のグローバルステージレイアウトを定義するための反復ラジアルレイアウト最適化手順
二 グラフ再生型混合整数型プログラムの定式化と、ロボット及びロボットサブチームの編成・輸送を最適に割り当てる改良された欲求タスク割り当てアルゴリズム
(iii)ロボットサブチームの協調搬送構成を計画するための幾何学的ヒューリスティックとヒルクライミングアルゴリズム
(iv)ロボットが組み立て動作計画の衝突のない実行を可能にする分散制御方針。
また、juliaで実装されたオープンソースのマルチロボット製造シミュレータを研究コミュニティに提供し、アルゴリズムをテストし、マルチロボット製造研究をより広く支援する。
実験結果は,サターンv打上げ機のレゴモデルを1845パーツ,306サブアセンブリ,250ロボットを標準ラップトップコンピュータ上で3分以内で製造する計画を作成することにより,本手法のスケーラビリティと有効性を示す。
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